Tekoälyjärjestelmien ja infrastruktuurin suunnittelun näkökulmasta tekoälyn hallitseva rajoite ei enää ole raakamallin kyky, vaan ympäristö, jossa älykkyys toteutuu, missä laskenta tapahtuu, miten sitä koordinoidaan ja miten tulokset vahvistetaan. Suljetut API:t ja siiloutuneet suoritusympäristöt voivat skaalautua erillään, mutta ne murtuvat, kun koordinointi, luottamuksen minimointi ja toistettavuus ovat ensiluokkaisia huolia. Tämä on oletus, jonka @PerceptronNTWK nimenomaisesti hylkää, ei sovellustasolla, vaan itse infrastruktuurin tasolla. Tässä arkkitehtuurissa tekoäly ei ole ominaisuus, joka on liitetty Web3:een, vaan se on upotettu peruskerrokseen. Päättely ja data toimivat yhteisinä primitiivinä eivätkä omistusoikeudellisina päätepisteinä, mallit ovat modulaarisia ja yhteentoimivia, ja agentit toimivat ensiluokkaisina, ketjun sisäisinä natiivina osallistujina. Älykkyys ei ole enää yhtenäinen, se on kootettavia. Ero on ratkaiseva. Kertomuksen hajauttaminen lupaa avoimuutta, mutta toteutustason yhdenmukaistaminen pakottaa sen. Sovittamalla laskennan, datan saatavuuden ja varmennuksen protokollakerrokseen Perceptron Network muuttaa hajauttamisen iskulauseesta operatiiviseksi takuuksi. Tässä viitekehyksessä tekoäly ei skaalaudu kasvamalla yksinään, vaan muodostamalla koordinoidun älykkyyden verkostoja, joissa luottamus, koostettavuus ja jaettu suoritus mahdollistavat ominaisuuksia, joita yksittäinen malli tai suljettu järjestelmä yksin ei pysty ylläpitämään.